在 Python Pandas 中将列转换为行答案

【问题标题】：Convert column to row in Python Pandas在 Python Pandas 中将列转换为行
【发布时间】：2017-01-25 21:18:44
【问题描述】：

我有以下 Python 熊猫数据框：

     fruits | numFruits
---------------------
0  | apples |   10
1  | grapes |   20
2  |  figs  |   15

我想要：

                 apples | grapes | figs
-----------------------------------------
Market 1 Order |    10  |   20   |  15

我查看了 pivot()、pivot_table()、Transpose 和 unstack()，但它们似乎都没有给我这个。熊猫新手，感谢所有帮助。

【问题讨论】：

如果您对性能差异感兴趣，请查看question

标签： python pandas dataframe transpose

【解决方案1】：

你需要set_index 与T 转置：

print (df.set_index('fruits').T)
fruits     apples  grapes  figs
numFruits      10      20    15

如果需要重命名列，有点复杂：

print (df.rename(columns={'numFruits':'Market 1 Order'})
         .set_index('fruits')
         .rename_axis(None).T)
                apples  grapes  figs
Market 1 Order      10      20    15

另一个更快的解决方案是使用numpy.ndarray.reshape:

print (pd.DataFrame(df.numFruits.values.reshape(1,-1), 
                    index=['Market 1 Order'], 
                    columns=df.fruits.values))

                apples  grapes  figs
Market 1 Order      10      20    15

时间安排：

#[30000 rows x 2 columns] 
df = pd.concat([df]*10000).reset_index(drop=True)    
print (df)


In [55]: %timeit (pd.DataFrame([df.numFruits.values], ['Market 1 Order'], df.fruits.values))
1 loop, best of 3: 2.4 s per loop

In [56]: %timeit (pd.DataFrame(df.numFruits.values.reshape(1,-1), index=['Market 1 Order'], columns=df.fruits.values))
The slowest run took 5.64 times longer than the fastest. This could mean that an intermediate result is being cached.
1000 loops, best of 3: 424 µs per loop

In [57]: %timeit (df.rename(columns={'numFruits':'Market 1 Order'}).set_index('fruits').rename_axis(None).T)
100 loops, best of 3: 1.94 ms per loop

【讨论】：

嗨 ...在这个问题中只有 3 列如果我们有 10 列，我们需要保留其中的 8 列并只使用另外 2 列来重塑数据？
看来您需要pivot_table，但没有数据硬答案。也许最好的方法是使用示例数据、所需输出以及您尝试什么（您的代码）创建新问题
我刚刚创建了一个新问题，请查看。

【解决方案2】：

pd.DataFrame([df.numFruits.values], ['Market 1 Order'], df.fruits.values)

                apples  grapes  figs
Market 1 Order      10      20    15

请参阅 jezrael 对这一概念的增强。 df.numFruits.values.reshape(1, -1) 效率更高。

【讨论】：

@jezrael 那是我马虎。 pandas 发现我有一个数组列表的开销。像你一样首先给它一个二维数组要简单得多。
@jezrael 这个概念是一样的。我将编辑我的答案以指向您的更新。
@jezrael 也是，我认为对于较大的阵列来说开销很小......也许
我有点困惑，但我认为现在它是超级的。谢谢。
我创建了一个关于解释的新问题，希望你能得到好的答案；）

【解决方案3】：

你可以使用 pandas 的 transpose api 如下：

df.transpose()

将 df 视为您的 pandas 数据框

【讨论】：